机器学习评价指标bal

机器学习中的评价指标（也称为评估指标或性能度量）是用来衡量模型预测结果与实际标签之间的准确性和一致性。它们帮助我们了解模型在特定任务上的性能好坏。常见的机器学习评价指标有：

1. **精确率 (Precision)**：指预测为正类中真正为正的比例，即 TP / (TP + FP)，适用于关注减少误报的情况，如垃圾邮件过滤。

2. **召回率 (Recall or Sensitivity)**：又称查准率，表示实际为正类中被正确识别的比例，即 TP / (TP + FN)，适用于关注发现所有正例的重要性，如癌症检测。

3. **F1分数 (F1 Score)**：综合了精确率和召回率，是两者加权平均的结果，计算公式为 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)。它对于类别不平衡的数据集特别有用。

4. **AUC-ROC (Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve)**：主要用于二分类问题，衡量的是模型区分正负样本的能力，曲线下面积越大，说明模型性能越好。

5. **均方误差 (Mean Squared Error, MSE)**：用于回归问题，计算预测值与真实值之间差的平方的平均数，数值越小表示模型拟合得越好。

6. **交叉验证得分 (Cross-validation Score)**：通过将数据分为训练集和验证集多次，计算得到的一组平均分数，防止过拟合和偶然性影响。

7. **Log Loss**：用于衡量概率预测的准确性，常用于评估二分类问题的模型性能。

选择哪种评价指标取决于具体的任务需求，比如平衡错误类型、对异常值的容忍度以及业务目标等。